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基于ACO-SVM的房地产项目投资风险评价

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基于ACO-SVM的房地产项目投资风险评价
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-17页
  · 研究背景及意义第10-13页
    · 研究背景第10-12页
    · 研究意义第12-13页
  · 房地产项目投资风险研究现状第13-15页
    · 国外研究现状第13-14页
    · 国内研究现状第14-15页
  · 研究内容及方法第15-16页
    · 研究内容第15页
    · 研究方法第15-16页
  · 技术路线及创新点第16-17页
    · 技术路线第16页
    · 创新点第16-17页
第2章 房地产项目投资风险概述第17-26页
  · 风险概述第17-18页
    · 风险的概念和构成第17页
    · 风险的特征第17-18页
  · 房地产投资风险分析第18-22页
    · 房地产项目投资风险的定义及特点第18-19页
    · 房地产项目投资风险的类型第19-22页
  · 风险评价概述第22-25页
    · 风险评价的内容第22页
    · 风险评价的步骤第22-23页
    · 房地产项目投资风险的评价方法第23-25页
  · 本章小结第25-26页
第3章 房地产项目投资风险预测指标体系第26-37页
  · 房地产投资风险影响因素分析第26-34页
    · 政治风险第26-28页
    · 经济风险第28-31页
    · 社会风险第31-32页
    · 技术风险第32-33页
    · 自然风险第33页
    · 内部决策和管理风险第33-34页
  · 房地产项目投资风险预测指标选取原则第34-35页
  · 房地产项目投资风险评价指标体系建立第35页
  · 本章小结第35-37页
第4章 支持向量机和蚁群算法的相关理论第37-55页
  · 统计学习理论第37-39页
    · 机器学习的基本问题第37-38页
    · 统计学习理论的内容第38-39页
  · 支持向量机原理第39-47页
    · 标准支持向量机第39-43页
    · 核函数的选择第43-45页
    · 最小二乘支持向量回归机第45-46页
    · 支持向量机的特点第46-47页
  · 蚁群算法原理第47-54页
    · 蚁群算法概述第47-48页
    · 基本蚁群算法第48-50页
    · 蚁群算法的特点第50页
    · 基于自适应信息素挥发因子的优化第50-51页
    · 基于十进制编码的连续域蚁群优化第51-52页
    · 蚁群算法中参数的选择第52-54页
  · 本章小结第54-55页
第5章 ACO-SVM房地产风险模型的构建及实现第55-67页
  ·ACO-SVM算法设计第55-57页
    ·ACO-SVM算法步骤第55-57页
    · 模型的评价指标第57页
  · 数据采集和处理第57-63页
    · 数据采集第57-59页
    · 数据处理第59-63页
  · 模型的建立第63-65页
    · 用改进的蚁群算法优化支持向量机的参数选择第63-65页
    · ACO-SVM模型的建立第65页
  · 实验结果及分析第65-66页
  · 本章小结第66-67页
结论与展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-72页
作者简介第72页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第72-73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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